一种虚拟仿真中的位置确定方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本申请提供了一种虚拟仿真中的位置确定方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：获取待识别物中目标点在虚拟仿真场景中的第一坐标，通过坐标变换将目标点对应的第一坐标转换到相机传感器坐标系下的第二坐标；利用相机参数将第二坐标投影到像平面上获得第三坐标；利用镜头畸变参数及误差概率分布函数对第三坐标进行调整获得像平面下第四坐标；将第四坐标转换到虚拟仿真场景中的三维坐标，获得目标点对应的转换后第一坐标；基于目标点对应的转换后第一坐标，确定待识别物在虚拟仿真场景中的位置。通过采用上述虚拟仿真中的位置确定方法、装置、电子设备及介质，解决了现有相机传感器模型，无法同时满足体现相机传感器特性及低运算资源占用的问题。运算资源占用的问题。运算资源占用的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种虚拟仿真中的位置确定方法、装置、电子设备及介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
，具体而言，涉及一种虚拟仿真中的位置确定方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶技术中，车载传感器被广泛用于目标、环境及障碍物检测，而车载传感器中的相机传感器与毫米波雷达及激光雷达相比，可利用计算机视觉算法对车道线和交通标识进行检测。在自动驾驶仿真模拟中，要求在模拟相机传感器特点的情况下，对车道线及交通标识进行识别。现有技术中，通常是利用真值传感器模型和物理级传感器模型来模拟相机传感器特点的。
[0003]然而，真值传感器模型会直接输出车道线真值，它属于一种理想化的传感器模型，虽然有较快的仿真速度，但是不能体现相机传感器的特性，例如：不能体现相机传感器的畸变及高斯模糊特性。物理级传感器模型需要利用一些相机参数进行成像，在利用图像识别方法来输出车道线及交通标识时，该方法的数据处理流程是与真实的相机传感器相同的，由于需要进行物体成像及图像识别处理，在虚拟仿真中会占用较多的运算资源。

技术实现思路

>[0004]有鉴于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟仿真中的位置确定方法，其特征在于，包括：获取待识别物中目标点在虚拟仿真场景中的第一坐标，通过坐标变换将所述目标点对应的第一坐标转换到相机传感器坐标系下的第二坐标；利用相机参数将目标点对应的第二坐标投影到像平面上，获得像平面下目标点对应的第三坐标；利用镜头畸变参数及误差概率分布函数对所述第三坐标进行调整，获得像平面下目标点对应的第四坐标；将目标点对应的第四坐标转换到虚拟仿真场景中的三维坐标，获得目标点对应的转换后第一坐标；基于目标点对应的转换后第一坐标，确定待识别物在虚拟仿真场景中的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用镜头畸变参数及误差概率分布函数对所述第三坐标进行调整，获得像平面下目标点对应的第四坐标，包括：确定第一镜头畸变参数的取值及第二镜头畸变参数的取值，所述第一镜头畸变参数及第二镜头畸变参数均为径向畸变参数；利用所述第一镜头畸变参数及第二镜头畸变参数对所述第三坐标进行调整，获得像平面下的畸变后第三坐标；利用误差概率分布函数对畸变后第三坐标进行高斯模糊误差处理，获得目标点对应的第四坐标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一镜头畸变参数及第二镜头畸变参数对所述第三坐标进行调整，获得像平面下的畸变后第三坐标，包括：确定像平面中目标点与像平面原点之间的距离；将所述距离的二次方与第一镜头畸变参数的乘积作为第一乘积，将所述距离的四次方与第二镜头畸变参数的乘积作为第二乘积；将数值1、第一乘积及第二乘积这三者之和作为轴坐标系数；将所述轴坐标系数与第三坐标中的X轴坐标的乘积作为畸变后第三坐标的X轴坐标，将所述轴坐标系数与第三坐标中的Y轴坐标的乘积作为畸变后第三坐标的Y轴坐标。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用误差概率分布函数对畸变后第三坐标进行高斯模糊误差处理，获得目标点对应的第四坐标，包括：确定目标天气下方差根的目标值；利用所述方差根的目标值调整目标天气下误差概率分布函数的误差取值范围；根据调整后的误差取值范围对畸变后第三坐标进行高斯模糊误差处理，获得目标天气下目标点对应的第四坐标。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用相机参数将目标点对应的第二坐标投影到像平面上，获得像平面下目标点对应的第三坐标，包括：将相机焦距作为相机参数；将所述相机焦距与第二坐标的Y轴坐标的乘积作为第三乘积，将所述相机焦距与第二坐标的Z轴坐标的乘积作为第四乘积；将所述第三乘积与第二坐标的X轴坐标的商作为第三坐标的X轴坐标，将所述第四乘积与第二坐标的...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡大林，杨振兴，杨强，
申请(专利权)人：北京赛目科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：